今日论文热榜双榜首指向同一件事,智能体系统正在被攻防两端的研究同时推进。

第一篇是抗注入沙盒训练法,把抵御提示词注入的攻防搬到网页世界模型里反复演练。第二篇是参数化记忆增强,直接把记忆写进模型参数本身,等于把上下文长期挂在智能体身上。

两条线合起来,链上代理协议需要的不只是把模型跑起来,还得抗外部恶意输入并保留长期记忆。$FET 和 $TAO 这类智能体框架长线会被推着往前走;$NEAR 这类把推理节点铺密的公链,也是受益方向。

#智能体协议 #模型记忆 #AI